با پیشرفت روز افزون به کارگیری هوش مصنوعی در تمامی صنایع، روز به روز شاهد به کارگیری فزاینده از این تکنولوژی در صنعت تراشکاری در دنیا هستیم. مقاله زیر از مجله علمی "علم کاربردی (Applied Science) " برای شما انتخاب شده که نشان دهنده چگونگی استفاده از هوش مصنوعی برای دریافت میزان سایش ابزار تراشکاری و پیش بینی زمان تعویض آن، علی الخصوص الماسه کارباید می باشد. قسمت چکیده و مقدمه از این مطلب علمی هیجان انگیز انتخاب شده که مطالعه آن برای مهندسان، تراشکاران و دوست داران صنعت تراشکاری خالی از لطف می باشد. با توجه به حجم بالای این مقاله تمامی قسمت ها ترجمه نشده است . در صورت علاقه مندی می توایدد با مراجعه به قسمت مراجع، به متن کامل آن دسترسی پیدا کنید.
چکیده
ماشین‌های فرز همچنان در تولید مدرن اهمیت دارند و بهینه‌سازی ابزار، نقش حیاتی در کاهش هزینه‌ها ایفا می‌کند. الماسه‌ها (inserts) برای ابزارهای برشی مرکب می‌توانند با بهینه‌سازی طول عمر خود، هزینه‌های عملیاتی را کاهش دهند. این مطالعه، سایش جانبی ابزارهای برشی در ماشین‌های فرز را تحلیل کرده و بر ارزیابی رویکردهای مختلف برای پیش‌بینی طول عمر ابزار تمرکز دارد. سه رویکرد مدل‌سازی متفاوت برای پیش‌بینی طول عمر ابزار با استفاده از الگوریتم‌ها مقایسه شده‌اند: روش‌های سنتی گروهی (Random Forest) و (Gradient Boosting) و یک شبکه یادگیری عمیق مبتنی بر LSTM ، هر مدل به‌طور مستقل ارزیابی شده و این تحلیل مقایسه‌ای، در تلاش است مشخص کند کدام استراتژی مدل‌سازی، بهترین درک را از تعاملات پیچیده میان متغیرهای مختلف فرآیندهایی که بر سایش ابزار اثر می‌گذارند، ارائه می‌دهد. این روش، کارایی و دقت بیشتری نسبت به تکنیک‌های متداول دارد و راه‌حلی مقیاس‌پذیر و بهینه از نظر منابع برای پیش‌بینی دقیق و قابل اعتماد سایش ابزار فراهم می‌کند.
نتایج به‌دست‌آمده از داده‌های یک نوع الماسه را می‌توان به سایر الماسه‌ها تعمیم داد و روند پیشرفت سایش ابزار را تحت پارامترهای مختلف تراشکاری نشان داد که این امر، بینش‌های کلیدی برای بهینه‌سازی عملیات فرز فراهم می‌کند. ترکیب آگاهی از عدم قطعیت در خروجی‌های پیش‌بینی، ویژگی منحصربه‌فرد این پژوهش است و تصمیم‌گیری برای تولید هوشمندتر را تسهیل می‌کند. این رویکرد پیشگیرانه باعث افزایش بهره‌وری عملیاتی و کاهش هزینه کلی تولید می‌شود. همچنین، روش داده‌محور و مبتنی بر هوش مصنوعی توسعه‌یافته در این مطالعه، رویکردی قابل‌انتقال ارائه می‌دهد که می‌تواند برای سایر فرآیندهای ماشین‌کاری نیز به کار گرفته شود و سطح پیش‌بینی سایش ابزار را ارتقا دهد.
کلیدواژه‌ها: هوش مصنوعی، ابزار برش، ماشین لرنینگ، ماشین‌های فرز، پیش بینی زمان تعویض، سایش ابزار
۱. مقدمه
در جریان انقلاب صنعتی چهارم که معمولاً به عنوان صنعت ۴.۰ شناخته می‌شود، تغییرات فناورانه قابل توجهی در حال وقوع است. صنایع باید با ادغام فناوری‌های دیجیتال مانند اینترنت اشیا (IoT)، هوش مصنوعی (AI) و کلان‌داده در فرآیندهای تولید خود سازگار شوند. این نوآوری‌ها وعده بهره‌وری بیشتر، کاهش هزینه‌ها و بهبود کیفیت محصول را می‌دهند.
ماشین‌کاری، به‌ویژه عملیات فرزکاری، یکی از بخش‌های کلیدی تولید، باقی مانده است که پیشرفت‌های تکنولوژیکی به شدت بر آن تأثیر می‌گذارد. در این میان، ابزارهای تراشکاری و بهینه‌سازی عملکرد آن‌ها، نقشی حیاتی ایفا می‌کنند زیرا مستقیماً بر هزینه تولید، کیفیت قطعه نهایی و بهره‌وری فرآیند اثر می‌گذارند.
سایش ابزار یک مسئله اجتناب‌ناپذیر در ماشین‌کاری است و بر دقت ابعادی، کیفیت سطح و هزینه‌های نگهداری تأثیر می‌گذارد. توانایی پیش‌بینی دقیق سایش ابزار، امکان برنامه‌ریزی تعمیر و نگهداری پیشگیرانه را فراهم می‌کند و از خرابی‌های غیرمنتظره و توقف تولید جلوگیری می‌کند.
پیشرفت‌های اخیر در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، فرصت‌های جدیدی برای بهبود پیش‌بینی سایش ابزار ارائه کرده‌اند. این فناوری‌ها قادرند حجم زیادی از داده‌ها را پردازش کرده و الگوهای پیچیده‌ای را که در روش‌های سنتی ممکن است نادیده گرفته شوند، شناسایی کنند.
هدف این مطالعه، مقایسه عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین سنتی مانند جنگل تصادفی (Random Forest) و گرادیان تقویتی (Gradient Boosting) با یک مدل یادگیری عمیق مبتنی بر LSTM در پیش‌بینی سایش جانبی ابزار در عملیات فرزکاری است. این مقایسه به شناسایی رویکردی که بهترین دقت و کارایی را برای پیش‌بینی سایش ابزار فراهم می‌کند، کمک خواهد کرد.
2. منبع:
Val, S.; Lambán, M. P.; Lucia, J.; Royo, J. Analysis and Prediction of Wear in Interchangeable Milling Insert Tools Using Artificial Intelligence Techniques. Applied Sciences, 2024, 14(24), 11840.
